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Data analyst versus data scientist : quelles différences ?

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Data analyst vs data scientist : quelles différences ?

Nés avec les premiers succès du Big Data, de nouveaux métiers ont rapidement émergé et sont venus s’établir au cœur du fonctionnement des entreprises. Le data analyst et le data scientist réalisent de plus en plus de missions dans la conduite du changement et la transformation numérique. Ils diffèrent essentiellement dans leurs objectifs et les tâches qu’ils accomplissent. Le data analyst, comme son nom l’indique, analyse et présente des données pour fournir des informations exploitables, tandis que le data scientist utilise les données pour résoudre des problèmes complexes et développer des modèles prédictifs.

Qu’est-ce qu’un data scientist ?

Un data scientist est un scientifique qui a vocation à exploiter la data, en concevant des algorithmes d’apprentissage automatique. Il utilise des compétences en mathématiques, en statistiques, en programmation pour créer des modèles prédictifs. Son rôle principal est de trouver des modèles cachés dans les données et de formuler des recommandations stratégiques basées sur ces modèles. Il peut par exemple précalculer les chiffres de vente d’une campagne de promotion. Les data scientists travaillent souvent sur des projets de recherche et de développement, où ils explorent de nouvelles méthodes et techniques pour extraire des informations précieuses des nombreuses données existantes. Leurs conclusions doivent aider les équipes métiers dans leurs prises de décision.

Très recherchés, généralement issus des grandes écoles des télécommunications, les data scientists peuvent espérer un salaire de 46 000 euros pour les juniors, et 54 000 euros pour un analyste expérimenté.

Qu’est-ce qu’un data analyst ?

Un data analyst est généralement chargé d’explorer, d’analyser et de visualiser des données pour répondre à des questions spécifiques ou résoudre des problèmes concrets. Les data analysts utilisent des outils et des techniques statistiques pour collecter, nettoyer et interpréter les données. Leur objectif principal est de transformer les données en informations exploitables qui peuvent aider les entreprises à prendre des décisions plus rapidement. Ils peuvent travailler sur des rapports, des tableaux de bord et des visualisations (la dataviz) pour communiquer les résultats de leurs analyses.

Les compétences du data analyst :

  • Formaliser les cas d’usages
  • Concevoir et mettre en œuvre des plateformes basées sur des technologies Big Data
  • Installer et déployer des clusters logiciels
  • Concevoir et mettre en œuvre des flux d’intégration de données
  • Optimiser la performance et la qualité logicielle
  • Mettre en œuvre la stratégie d’exploitation des plateformes Big Data (gestion des sauvegardes, procédures de récupération des données, mises à jour et montées de version logicielles, etc.
  • Préconiser des outils et/ou des technologies adaptés

 

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Vous souhaitez prendre la responsabilité de l’analyse des données issues de l’activité d’une entreprise pour les traiter et les interpréter afin de soumettre des recommandations pertinentes et stratégiques à la direction ? Inscrivez-vous à une formation au métier de data analyst

Comptant parmi les compétences les plus recherchées en France en 2023, les data analyst peuvent espérer une rémunération médiane de 54 000 euros brut annuels.

PRÉREQUIS

  • Bac +5 : diplômé de l’enseignement supérieur en informatique ou en filières scientifiques (universitaire ou autre)
  • Vous avez une petite expérience dans le domaine de l’analyse de données, la modélisation, et/ou le développement (HTML, JavaScript, Python, C++, Matlab, etc.)
  • Vous avez occupé des postes dans le domaine du décisionnel, datamining, statistiques, ou de DBA

 

 

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